  

# AI‑підтримуване реконсіліація доказів у режимі реального часу для багаторегуляторних анкет  

## Вступ  

Анкети безпеки стали вузьким місцем у кожному B2B SaaS‑договірі.  
Один потенційний клієнт може вимагати **10‑15 різних фреймворків відповідності**, кожен з яких запитує схожі, але трохи різні докази. Ручне крос‑посилання призводить до:

* **Подвійної роботи** – інженери безпеки переписують один і той самий фрагмент політики для кожної анкети.  
* **Непослідовних відповідей** – невелика зміна формулювання може випадково створити прогалину у відповідності.  
* **Ризику аудиту** – без єдиного джерела правди важко довести походження доказів.  

**AI‑модуль Procurize – Evidence Reconciliation Engine (ER‑Engine)** усуває ці проблеми. Завантажуючи всі артефакти відповідності в уніфікований граф знань та застосовуючи Retrieval‑Augmented Generation (RAG) з динамічним конструюванням підказок, ER‑Engine може:

1. **Визначати еквівалентні докази** у різних фреймворках за мілісекунди.  
2. **Перевіряти походження** за допомогою криптографічного хешування та незмінних аудитних журналів.  
3. **Пропонувати найактуальніший артефакт** на основі виявлення відхилень політик.  

Результат – єдина, підготовлена ШІ відповідь, що задовольняє всі фреймворки одночасно.  

---  

## Основні проблеми, які вирішуються  

| Проблема | Традиційний підхід | AI‑керована реконсіліація |
|-----------|----------------------|--------------------------|
| **Подвійність доказів** | Копіювання‑вставка між документами, ручне переформатування | Зв’язки сутностей у графі усувають надлишки |
| **Відхилення версій** | Таблиці у електронних таблицях, ручне порівняння | Радіо реального часу автоматично оновлює посилання |
| **Маппінг регуляторів** | Ручна матриця, схильна до помилок | Автоматичне онтологічне маппування з використанням LLM |
| **Аудитний журнал** | PDF‑архіви, без верифікації хешу | Незмінний реєстр з доказами Меркла для кожної відповіді |
| **Масштабованість** | Лінійна кількість зусиль на кожну анкету | Квадратичне скорочення: *n* анкет ↔ *≈ √n* унікальних вузлів доказів |  

---  

## Огляд архітектури  

ER‑Engine розташований у центрі платформи Procurize і складається з чотирьох тісно пов’язаних шарів:

1. **Шар інжекції** – завантаження політик, контролів, файлів доказів з Git‑репозиторіїв, хмарного сховища або SaaS‑сховищ політик.  
2. **Шар графу знань** – зберігає сутності (контроли, артефакти, регуляції) у вигляді вузлів, ребра кодували відносини *задовольняє*, *виведено‑з*, *конфліктує‑з*.  
3. **Шар AI‑логіки** – поєднує **модуль пошуку** (векторна схожість на ембедінгах) з **модулем генерації** (настроєний під інструкції LLM) для створення чернеток відповідей.  
4. **Шар реєстру відповідності** – записує кожну згенеровану відповідь у append‑only реєстр (подібний до блокчейну) з хешем вихідних доказів, часовою міткою та підписом автора.  

Нижче наведено високорівневу діаграму Mermaid, що ілюструє потік даних.  

```mermaid
graph TD
    A["Репозиторій політик"] -->|Інжекція| B["Парсер документів"]
    B --> C["Екстрактор сутностей"]
    C --> D["Граф знань"]
    D --> E["Векторний сховище"]
    E --> F["RAG Пошук"]
    F --> G["LLM Двигун підказок"]
    G --> H["Чернетка відповіді"]
    H --> I["Генерація доказу та хешу"]
    I --> J["Незмінний реєстр"]
    J --> K["Інтерфейс анкети"]
    K --> L["Огляд постачальником"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style J fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```  

*Усі підписані вузли взяті в подвійні лапки, як вимагає Mermaid.*  

---  

## Покроковий робочий процес  

### 1. Завантаження та нормалізація доказів  

* **Типи файлів:** PDF, DOCX, Markdown, специфікації OpenAPI, модулі Terraform.  
* **Обробка:** OCR для сканованих PDF, NLP‑екстракція сутностей (ідентифікатори контролів, дати, власники).  
* **Нормалізація:** Перетворює кожен артефакт у канонічний запис JSON‑LD, наприклад:  

```json
{
  "@type": "Evidence",
  "id": "ev-2025-12-13-001",
  "title": "Політика шифрування даних у спокої",
  "frameworks": ["ISO27001","SOC2"],
  "version": "v3.2",
  "hash": "sha256:9a7b..."
}
```  

### 2. Заповнення графу знань  

* Створюються вузли для **Регуляцій**, **Контролів**, **Артефактів** та **Ролей**.  
* Приклади ребер:  
  * `Control "A.10.1"` **задовольняє** `Regulation "ISO27001"`  
  * `Artifact "ev-2025-12-13-001"` **забезпечує** `Control "A.10.1"`  

Граф зберігається у **Neo4j** з **Apache Lucene** індексами повного текстового пошуку для швидкої навігації.  

### 3. Пошук у реальному часі  

Коли анкета запитує: *«Опишіть ваш механізм шифрування даних у спокої»*, платформа:

1. Перетворює питання у **семантичний запит**.  
2. Пошукує відповідні **ідентифікатори контролів** (наприклад ISO 27001 A.10.1, SOC 2 CC6.1).  
3. Вибирає топ‑k вузлів доказів за косинусовою схожістю на ембедінги **SBERT**.  

### 4. Конструювання підказки та генерація  

Динамічний шаблон формується «на льоту»:  

```
Ви — аналітик з відповідності. Використовуючи наступні елементи доказів (вкажіть їх ID), дайте лаконічну відповідь у тоні, придатному для корпоративних ревізорів безпеки.
[Список доказів]
Питання: {{user_question}}
```  

**Instruction‑tuned LLM** (наприклад Claude‑3.5) повертає чернетку, яку одразу **переріє** за охопленням посилань і довжиною.  

### 5. Проіменування та запис у реєстр  

* Відповідь конкатенується з **хешами** всіх використаних доказів.  
* Створюється **дерево Меркла**, корінь якого зберігається у **Ethereum‑подібному сайдчейні** для незмінності.  
* UI показує **криптографічний чек**, який аудитори можуть самостійно перевірити.  

### 6. Спільний огляд та публікація  

* Команди можуть **додавати коментарі**, просити альтернативні докази або ініціювати **перезапуск** RAG‑потоку при виявленні оновлень політик.  
* Після схвалення відповідь **публікується** у модулі анкети постачальника та фіксується в реєстрі.  

---  

## Питання безпеки та конфіденційності  

| Тривога | Заходи захисту |
|---------|----------------|
| **Витік конфіденційних доказів** | Усі докази зашифровані в стані спокою AES‑256‑GCM. Пошук виконується в **Trusted Execution Environment (TEE)**. |
| **Ін’єкція підказок** | Санітизація вводу та контейнер з пісочницею, що обмежує системні команди LLM. |
| **Підробка реєстру** | Докази Меркла та періодичне вбудовування в публічний блокчейн роблять будь‑які зміни статистично неможливими. |
| **Перетікання даних між орендарями** | **Федеративні графи знань** ізоляції під‑графів орендаря; спільними залишаються лише регуляторні онтології. |
| **Резиденція даних регуляції** | Деплой можливий у будь‑якому хмарному регіоні; граф і реєстр дотримуються політики резиденції даних орендаря. |  

---  

## Рекомендації щодо впровадження для компаній  

1. **Запуск пілоту на одному фреймворку** – почніть з **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)**, щоб перевірити процеси інжекції.  
2. **Змінити існуючі артефакти** – скористайтеся майстром масового імпорту Procurize, позначаючи кожний документ відповідними ідентифікаторами фреймворків (ISO 27001, GDPR тощо).  
3. **Визначити правила управління** – налаштуйте ролі: інженер безпеки може схвалювати, юридичний підрозділ – аудитувати.  
4. **Інтегрувати в CI/CD** – підключіть ER‑Engine до вашого **GitOps**‑потоку; будь‑яка зміна політики автоматично ініціює переіндексацію.  
5. **Навчити LLM на власному корпусі** – додайте кілька десятків історичних відповідей на анкети для підвищення точності.  
6. **Моніторинг відхилень** – увімкніть **Радар зміни політик**; коли формулювання контролю змінюється, система помічає постраждалі відповіді.  

---  

## Вимірювані бізнес‑переваги  

| Показник | До впровадження ER‑Engine | Після впровадження ER‑Engine |
|----------|---------------------------|------------------------------|
| **Середній час відповіді** | 45 хв/питання | 12 хв/питання |
| **Рівень дублювання доказів** | 30 % артефактів | < 5 % |
| **Кількість виявлених аудиторських проблем** | 2,4 % за аудит | 0,6 % |
| **Задоволеність команди (NPS)** | 32 | 74 |
| **Час закриття угоди з постачальником** | 6 тижнів | 2,5 тижня |

У **вивченні 2024 року** фінтех‑єдинорога повідомляв про **70 % скорочення часу на заповнення анкет** та **30 % зниження витрат на персонал з відповідності** після впровадження ER‑Engine.  

---  

## Дорожня карта  

* **Мультимодальна екстракція доказів** – додати скріншоти, відео‑демонстрації та знімки інфраструктури як коду.  
* **Інтеграція доказів з нульовим розкриттям** – дозволити постачальникам перевіряти відповіді без перегляду сирих доказів, зберігаючи комерційну таємницю.  
* **Прогнозування регуляторних змін** – AI‑модуль, який передбачає майбутні регуляції та автоматично пропонує оновлення політик.  
* **Само‑відновлювані шаблони** – графові нейронні мережі, які автоматично переписують шаблони анкет при виведенні контролю з використання.  

---  

## Висновок  

**AI‑підтримуване реконсіліація доказів у режимі реального часу** трансформує хаотичний ландшафт багаторегуляторних анкет у дисциплінований, простий у трасуванні та швидкий робочий процес. Об’єднавши докази в граф знань, використовуючи RAG для миттєвого генерування відповідей і записуючи кожну відповідь у незмінний реєстр, Procurize дає змогу командам безпеки та відповідності зосередитися на управлінні ризиками, а не на рутинному документообігу. У міру еволюції регуляцій та зростання кількості оцінок постачальників, така AI‑перша реконсіліація стане фактичним стандартом для надійної, аудиторської автоматизації анкет.